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NTIS 바로가기정보처리학회논문지. The KIPS transactions. Part B. Part B, v.17B no.1, 2010년, pp.9 - 14
노용완 (성균관대학교 정보통신공학부) , 김동규 (성균관대학교 정보통신공학부) , 권형오 (성균관대학교 정보통신공학부) , 홍광석 (성균관대학교 정보통신공학부)
In this paper, we propose method of correlation coefficients between sensors by statistical analysis that selects optimal sensors in odor recognition system of selective multi-sensors. The proposed sensor decision method obtains odor data from Metal Oxide Semiconductor(MOS) sensor array and then, we...
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핵심어 | 질문 | 논문에서 추출한 답변 |
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냄새 인식에서 사용되는 특징 추출 및 인식 알고리즘은 무엇이 많이 사용되나? | 냄새 인식에서 사용되는 특징 추출 및 인식 알고리즘은 PCA, LDA, K-NN이 많이 사용된다. PCA 특징 추출 알고리즘은 전체 데이터를 데이터의 분산이 큰 몇 개의 고유벡터에 대한 축으로 선형 투사시켜서 데이터의 차원을 줄이는 방법으로, 서로 다른 클래스를 차원을 줄여서 간단하게 표현할 수 있는 체계적이고 실용적인 방법으로 알려져 있으며 트레이닝 데이터로부터 기저 벡터(basis vector)들을 찾아 효율적으로 데이터의 차원을 줄일 수 있는 장점을 가진다[21]. | |
상용화된 냄새 측정 제품들은 무엇이 있나? | 이러한 연구를 기반으로 여러 종류의 상용화된 냄새 측정 제품들이 출시되었다. 상용화된 제품들에는 대기오염도 측정[3], 식물 및 음식 냄새 측정[4-5], 화재 검출[6-7], 와인 감별[8] 등이 있다. | |
PCA 특징 추출 알고리즘이란 어떤 방법인가? | 냄새 인식에서 사용되는 특징 추출 및 인식 알고리즘은 PCA, LDA, K-NN이 많이 사용된다. PCA 특징 추출 알고리즘은 전체 데이터를 데이터의 분산이 큰 몇 개의 고유벡터에 대한 축으로 선형 투사시켜서 데이터의 차원을 줄이는 방법으로, 서로 다른 클래스를 차원을 줄여서 간단하게 표현할 수 있는 체계적이고 실용적인 방법으로 알려져 있으며 트레이닝 데이터로부터 기저 벡터(basis vector)들을 찾아 효율적으로 데이터의 차원을 줄일 수 있는 장점을 가진다[21]. |
Gardner, J.W. and P.N. Bartlett.: “Electronic Noses, Principles and Applications,” Oxford Unversity Press, Inc., NY, USA, 1999.
Javier Gaayo : “Software Analysis Techniques for Odor Analysis and Classification Using the Electronic Nose,” Master Thesis, North Carolina State University, 2004.
Chanem M.G.,Hassard J., Osmond M., and Richards M. “Sensor Grids for Air Pollution Monitoring,” UK e-Science All Hands Meeting, Nottingham, UK, 2004, pp.1-8.
Selena Sironi, Laura Capelli, Paolo Ce´ntola, Renato Del Rosso, Massimiliano Il Grande: “Continuous monitoring of odours from a composting plant using electronic noses,” ScienceDirect Waste Management, Vol.27, No.3, pp.389-397, 2007.
C. Di Natale, A. Macagnano, F. Davide, A. D'Amico, R. Paolesse, T. Boschi, M. Faccio, G. Ferri.: “An electronic nose for food analysis,” Journal of Sensors and Actuators B, pp. 521-526, 1997.
Charumporn B. 외, “Compact Electronic Nose System Using Metal Oxide Gas Sensors for Fire Detection Systems,” International Joint Conference on Neural Network, pp.2214-2217, 2006.
Charumporn B. 외, “Detecting Household Burning Smell Using a Neuro-Electronic Nose System,” IEEJ Trans. EIS, Vol.124, No.2, pp.520-525, 2004.
Lozano J. 외, “Identification of Typical Wine Aromas by Means of an Electronic Nose,” IEEE Sensors Journal, Vol.6, No.1, pp.173-177, 2006.
Nabarun Bhattacharyya 외, “Monitoring of black tea fermentation process using electronic nose,” Journal of Food Engineering, Vol.80, Issue4, June, 2007, pp.1146-1156.
Ritaban Dutta 외, “Electronic Nose Based Tea Quality Standardization,” journal of Neural Networks, 2003, pp.847-853
Yong Shin Kim 외, “Portable electronic nose system based on the carbon black-polymer composite sensor array,” Sensors and Actuators B, Vol.108, Issues1-2, 2005, pp.285-291.
Corrado Di Natale, Antonella Macagnano, Roberto Paolesse, Enrico Tarizzo, Alessandro Mantini, Arnaldo D'Amico: “Human skin odor analysis by means of an electronic nose,” ScienceDirect Sensors and Actuators B: Chemical, Vol.65, No.1-3, pp.216-219, 2000.
한학용, “패턴인식 개론,” 한빛미디어, 2005. 7.
M. Takano 외, “Real-time sensing of roses' aroma using an odor sensor of quartz crystal resonators,” IEICE Electronics Express, Vol.4, No.1, 2007.
Mithchi Seiko 외, “Odor sensing in natural environment (2)-Application to the rose aroma sensing in an outside garden,” Nippon Kagakkai Koen Yokoshu, Vol.83, No.1, 2003.
S. Fukai외, “Discrimination of lily fragrance by use of an electronic nose,” ISHS Acta Horticulturae 572: XX International Eucarpia Symposium, Section Ornamentals, Strategies for New Ornamentals - Part II, 2001.
이영순 외, 전자코(Electronic nose)를 이용한 장미의 향기패턴분석, 한국화훼연구회지, 제11권 제1호, 2003.
변미순 외, 전자코에 의한 나리의 종류, 개화 단계 및 꽃의 기관별 향기 특성의 비교, 한국화훼연구회지, 제15권 제1호, 2007.
A. M. Martinez and A. C. Kak, “PCA versus LDA,” IEEE Trans. Pattern Analysis and Machine Intelligence, Vol.23, No.2, 2001.
Simon M. Scott 외, “Data analysis for electronic nose systems," Microchim Acta 156, 183-207, 2007.
Gregory Shakhnarovich 외, “Nearest-Neighbor Methods in Learning and Vision: Theory and Practice,” The MIT Press, 2005.
Byeong-Geun Cheon 외, “An Implementation of Floral Scent Recognition System Using ICA Combined with Correlation Coefficients,” Springer-Verlag Berlin Heidelberg, 2009.
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